The Wisdom to Know the Difference
Notice bibliographique
Résumé
The ability to regulate emotions is central to well-being, but healthy emotion regulation may not merely be about using the "right" strategies. According to the strategy-situation-fit hypothesis, emotion-regulation strategies are conducive to well-being only when used in appropriate contexts. This study is the first to test the strategy-situation-fit hypothesis using ecological momentary assessment of cognitive reappraisal-a putatively adaptive strategy. We expected people who used reappraisal more in uncontrollable situations and less in controllable situations to have greater well-being than people with the opposite pattern of reappraisal use. Healthy participants ( n = 74) completed measures of well-being in the lab and used a smartphone app to report their use of reappraisal and perceived controllability of their environment 10 times a day for 1 week. Results supported the strategy-situation-fit hypothesis. Participants with relatively high well-being used reappraisal more in situations they perceived as lower in controllability and less in situations they perceived as higher in controllability. In contrast, we found little evidence for an association between greater well-being and greater mean use of reappraisal across situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».